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Enregistrement W4402905815 · doi:10.1167/jov.24.10.1321

Spatial Tuning of Visual Responses to Symmetries in Textures

2024· article· en· W4402905815 sur OpenAlexaff
Yara Iskandar, Christopher Lee, Sebastian Bosse, Peter J. Kohler

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueColor Science and Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomogeneous spaceGeologyPsychologyComputer scienceArtificial intelligenceGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Symmetry is a biologically significant visual feature that relies on the perceptual grouping of spatially separate elements. Symmetry has been shown to play a role in numerous domains of visual perception in both humans and other animals. Brain imaging studies have revealed that several regions in the visual cortex exhibit robust and precise responses to symmetry. Here we explored the spatial mechanisms that mediate symmetry perception by measuring Steady-State Visual Evoked Potentials using high-density EEG. Our stimuli were taken from a class of regular textures, known as wallpaper groups – a set of 17 unique combinations of symmetry types that represent the complete set of symmetries in 2D images. We focused on groups PMM, which contains reflection symmetry, and P4, which contains four-fold rotation symmetry, and generated exemplars from each group based on log-domain band-limited random noise patches. This approach allows us to manipulate both the spatial frequency content of the exemplars, and the scale of the lattice structure that is repeated to tile the plane in all wallpaper groups. Across 8 conditions, we varied spatial frequency between 1 to 8 cycles-per-degree (centre frequency of the noise patch), and the lattice scale between 1/12 and ½ (relative size of lattice to overall wallpaper). Consistent with previous studies we found that symmetry-specific responses were weaker overall for rotation compared to reflection. However, responses also exhibited clear evidence of spatial tuning, with low spatial frequency and small scale lattices generally producing the biggest responses for both wallpaper groups. Interestingly, reflection (PMM) and rotation (P4) symmetry elicited clearly distinct response patterns across the spatial frequencies and lattice scales, suggesting that the two symmetry types rely on distinct cortical mechanisms. Future studies will relate these findings to responses in distinct areas along the human visual processing hierarchy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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